﻿<div id="principal">
<p><strong>Julio da Motta Singer</strong> -  <a href="http://www.ime.usp.br/~jmsinger/">http://www.ime.usp.br/~jmsinger/</a> </p>
<p>Universidade de São Paulo – IME-USP</p>
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<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>T&iacute;tulo:</strong>
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<p>Diagn&oacute;stico e Tratamento para Modelos Lineares Mistos</p>
<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>Resumo:</strong>
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<div id="resumo">
<p>Fazemos uma revis&atilde;o de resultados da an&aacute;lise de dados longitudinais, ou, mais geralmente, de medidas repetidas por meio de modelos lineares mistos, come&ccedil;ando por t&eacute;cnicas explorat&oacute;rias que podem ser empregadas na sua especifica&ccedil;&atilde;o. Prosseguimos com um resumo dos procedimentos inferenciais baseados na distribui&ccedil;&atilde;o gaussiana e discutimos diferentes t&eacute;cnicas de diagn&oacute;stico que abrangem an&aacute;lise de res&iacute;duos, influ&ecircncia global e local. Continuamos com a identifica&ccedil;&atilde;o de medidas corretivas que v&atilde;o desde um ajuste fino do modelo at&eacute; a utiliza&ccedil;&atilde;o de modelos lineares mistos sob distribui&ccedil;&otilde;es elipticamente sim&eacute;tricas ou assim&eacute;tricas incluindo tamb&eacute;m modelos lineares generalizados mistos e modelos oriundos de equa&ccedil;&otilde;es de estima&ccedil;&atilde;o generalizadas (GEE). Em cada caso, reconsideramos as ferramentas para diagn&oacute;stico e tentamos oferecer diretrizes para a sele&ccedil;&atilde;o de modelos. Ilustramos as propostas com a an&aacute;lise de exemplos pr&aacute;ticos e conclu&iacute;mos com a sugest&atilde;o de caminhos para pesquisas futuras.</p>
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<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>Title:</strong>
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<p>Diagnostic and Treatment for Linear Mixed Models</p>
<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>Abstract:</strong>
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<div id="resumo">
<p>We review some results on the analysis of longitudinal data or, more generally, of repeated measures via linear mixed models starting with some exploratory statistical tools that may be employed to specify them. We follow with a summary of inferential procedures under a gaussian setup and then discuss different diagnostic methods including residual, global and local influence analyses and proceed to identify remedial measures that range from fine-tuning of the model to the use of elliptically-symmetric and skew-elliptical linear mixed models and also include generalized linear mixed models and GEE-based models. In each case we reconsider model diagnostics and try to give general guidelines for model selection. We conclude with analyses of practical examples and suggest further directions for research.</p>
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</ul>
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